Yapay Zekâ Destekli Editoryal Karar Destek Sistemleri Akademik Yayıncılıkta Etkili mi?

Giriş

Yapay zekânın (AI) hızla ilerlemesi, araştırmacıların literatürü arama biçiminden makalelerin yazılma, gönderilme ve değerlendirilme biçimine kadar akademik iletişimin neredeyse her yönünü değiştirmiştir. Editoryal ofislerdeki en önemli gelişmelerden biri, yapay zekâ destekli Editoryal Karar Destek Sistemlerinin (EDSS) yükselişidir. Bu araçlar, editörlerin sürekli artan gönderi hacmiyle, araştırma bütünlüğüne ilişkin artan beklentilerle ve hızlı, adil ve şeffaf kararlar verme baskısıyla başa çıkmasına yardımcı olmak üzere tasarlanmıştır.

Yapay zekâ destekli EDSS’ler artık makaleleri intihal ve görsel manipülasyonu açısından tarayabilir, kaynakçaları ve temel istatistikleri kontrol edebilir, uzmanlık alanı ve geçmiş performansa göre hakemler önerebilir ve hatta “reddet”, “düzeltme iste” veya “hakem değerlendirmesine gönder” gibi ön öneriler oluşturabilir. Savunucular, bu sistemlerin iş akışlarını kolaylaştırdığını, tutarlılığı artırdığını ve önyargıyı azalttığını savunur. Ancak eleştirmenler, şeffaf olmayan algoritmalara aşırı güvenilmesi, mevcut eşitsizliklerin pekiştirilmesi ve makinelerin özgünlüğü, nüansı veya kuramsal derinliği değerlendirmesine izin verilmesi tehlikesi konusunda uyarır.

Bu makale, yapay zekâ destekli EDSS’lerin etkililiğini; bunların ne olduğunu, nasıl çalıştığını, sağladıkları faydaları, taşıdıkları riskleri ve dergilerin bunları sorumlu biçimde kullanmasına yardımcı olabilecek en iyi uygulamaları inceleyerek ele almaktadır. Sonuç olarak yapay zekâ, editoryal karar verme süreçlerinde son derece yararlı olabilir; ancak yalnızca insan muhakemesinin merkezde kaldığı ve makalelerin hâlâ titiz, insanlar tarafından gerçekleştirilen düzeltme ve redaksiyon süreçleriyle hazırlandığı ve kontrol edildiği, dikkatle tasarlanmış hibrit bir modele dâhil edildiğinde.

Yapay Zekâ Destekli Editoryal Karar Destek Sistemleri Nedir?

Editoryal Karar Destek Sistemleri (EDSS), dergi editörlerine makaleleri değerlendirme ve hakem değerlendirmesi sürecini yönetme konusunda yardımcı olan yazılım araçlarıdır. Bu sistemler yapay zekâ ile geliştirildiğinde, statik kural tabanlı kontrollerin ötesine geçerek yayımlanmış ve gönderilmiş büyük çalışma koleksiyonlarından öğrenebilen, uyarlanabilir ve veri odaklı platformlara dönüşür.

Yapay zekâ destekli EDSS’ler genellikle üç temel teknolojiyi bir araya getirir:

• Makine öğrenimi: geçmiş editoryal kararlar, atıf kalıpları ve hakem performansı gibi geçmiş verilerle eğitilen algoritmalar, güncel kararlara yön verebilecek kalıpları belirler.
• Doğal dil işleme (NLP): makaleleri “okuyan”, temel kavramları çıkaran, üslup ve yapıyı analiz eden ve benzerlik veya anormallik tespiti için metni referans derlemleriyle karşılaştıran araçlar.
• Büyük veri analitiği: her gönderi için daha geniş bir bağlam sağlamak üzere dergiler, yazarlar, kurumlar ve atıflar hakkındaki bilgileri bütünleştiren sistemler.

Uygulamada EDSS, editörün yerini almaz; bunun yerine editörlerin daha verimli çalışabilmesi ve daha bilinçli kararlar alabilmesi için bilgileri önceliklendirir, zenginleştirir ve yapılandırır.

Yapay Zekâ Destekli EDSS'nin Temel İşlevleri

Yapay zekâ destekli editoryal sistemlerin çoğu, aşağıdaki işlevlerin bir kombinasyonunu sunar:

• Makale taraması: İntihal, eksik bölümler, tamamlanmamış kaynakçalar ve biçimlendirme sorunları için otomatik kontroller; ayrıca bazen temel istatistiksel veya yöntemsel sorun işaretlerinin tespiti.
• Hakem eşleştirme: Yayın geçmişlerini, anahtar kelimeleri, önceki hakemliklerini ve yazarlarla veya konuyla olan bağlantılarını analiz ederek potansiyel hakemler önerme.
• Bütünlük ve etik kontrolleri: Olası manipülasyonları tespit etmek için görüntü benzerliği analizi, şüpheli atıf örüntülerinin belirlenmesi ve yinelenen veya parçalara bölünerek yayımlanan gönderiler için uyarılar.
• Veri ve yöntem incelemesi: Tablolardaki ve şekillerdeki iç tutarlılığı doğrulayan, p değerlerini bildirilen test istatistikleriyle karşılaştıran veya mantıksız örneklem büyüklüklerini ve etki büyüklüklerini işaretleyen araçlar.
• Editoryal öneriler: Bir makalenin derginin kapsamına uygunluğunu, geçmiş kabul eğilimlerini, olası etkisini ve potansiyel risk faktörlerini özetleyen, çoğu zaman önerilen bir kararla birlikte sunulan panolar.

EDSS, bu görevleri otomatikleştirerek insan editörlerin rutin iş yükünü azaltabilir ve yenilik, önem ve etikle ilgili temel sorulara daha fazla zaman ayırmalarını sağlayabilir.

Yapay Zekâ Destekli Editoryal Karar Destek Sistemlerinin Faydaları

1. Daha Hızlı ve Daha Verimli Makale Taraması

Geleneksel editoryal iş akışlarında, bir makale hakemlere ulaşmadan önce ön kontroller için genellikle birkaç gün, hatta hafta geçer. Editörler veya editoryal asistanlar, gönderilerin temel biçimsel gereklilikleri karşılayıp karşılamadığını manuel olarak doğrular, bariz intihal örneklerini tarar ve bir makalenin hakem değerlendirmesine gönderilip gönderilmeyeceğine veya editör aşamasında reddedilip reddedilmeyeceğine karar verir.

Yapay zekâ destekli EDSS, bu kontrollerin birçoğunu birkaç dakika içinde tamamlayabilir. Metni büyük veri tabanlarıyla benzerlik açısından hızla tarar, gerekli bölümlerin (örneğin özet, yöntemler ve etik beyanları) bulunup bulunmadığını değerlendirir ve tabloların, şekillerin ve kaynakçanın doğru biçimlendirilip biçimlendirilmediğini doğrular. Bu, çeşitli avantajlar sunar:

• Özellikle yüksek sayıda makale alan dergilerde editoryal darboğazların önemli ölçüde azaltılması.
• Yayınlamak için çoğu zaman yoğun bir baskı altında olan yazarlar açısından daha öngörülebilir işlem süreleri.
• Derginin kapsamı veya kalite eşiği dışında kaldığı açıkça görülen çalışmaların erken aşamada belirlenmesi, editörlerin daha umut vadeden makalelere odaklanmasına olanak tanır.

2. Geliştirilmiş Doğruluk ve Tutarlılık

İnsan editörler, yönergeleri nasıl yorumladıkları, sorunları nasıl fark ettikleri veya masa başı ret ölçütlerini nasıl uyguladıkları konusunda büyük farklılıklar gösterebilir. Yorgunluk, zaman baskısı ve bilinçdışı önyargı, bu tutarsızlığa katkıda bulunur. Buna karşılık yapay zekâ tabanlı sistemler, her seferinde aynı kontrolleri aynı şekilde uygular.

Uygun şekilde yapılandırılmış EDSS şunları yapabilir:

• Görevde kimin bulunduğuna bakılmaksızın tüm gönderimlere tekdüze tarama ölçütleri uygulayın.
• İntihali, metin yeniden kullanımını ve atıf manipülasyonunu manuel taramaya kıyasla daha yüksek hassasiyetle tespit edin.
• İnsan okuyucuların, özellikle zaman baskısı altında gözden kaçırabileceği istatistiksel tutarsızlıkları veya eksik verileri öne çıkarın.

Yapay zekâ her türlü önyargıyı ortadan kaldırmasa da kuralların tutarlı biçimde uygulanması, bazı kişiye özgü karar alma biçimlerini azaltmaya ve yazarlara daha adil davranılmasını desteklemeye yardımcı olabilir.

3. Geliştirilmiş Hakem Seçimi

Uygun hakemleri belirlemek, editoryal sürecin en çok zaman alan bölümlerinden biridir. Editörler doğru bilgiye sahip, yeterli zaman ayırabilecek ve çıkar çatışması bulunmayan uzmanları bulmalıdır. Bu durum, özellikle niş veya disiplinler arası alanlarda zorludur.

Yapay zekâ destekli EDSS, uzmanlıkları makaleyle yakından örtüşen adayları belirlemek için yayımlanmış çalışmalar ve hakem etkinliklerinden oluşan büyük veritabanlarında arama yapabilir. Bu sistemler şunları yapabilir:

• Hakemleri yalnızca geniş konu kategorilerine göre değil, konu benzerliği, yöntemler ve anahtar kelimelere göre önerin.
• Ortak yazarlık ağlarını, kurumsal bağlantıları ve yakın tarihli iş birliklerini kontrol ederek olası çıkar çatışmalarını işaretleyin.
• Yanıt verme ve inceleme derinliği gibi geçmiş performans göstergelerini dikkate alarak hakem seçimini optimize edin.

Düşünülerek kullanıldığında bu yaklaşım, kalite kontrolünü korurken hakem havuzunu çeşitlendirebilir ve aşırı yük altındaki kıdemli akademisyenlerin yükünü hafifletebilir.

4. Güçlendirilmiş Araştırma Bütünlüğü ve Etik Uyumluluk

Araştırma bütünlüğüne ilişkin endişeler, yüksek profilli sahtekârlık, değiştirilmiş görseller, uydurulmuş veriler ve makale fabrikası vakaları nedeniyle son yıllarda büyük ölçüde arttı. Yapay zekâ tabanlı bütünlük kontrolleri, editoryal karar destek sistemlerinin temel bir bileşeni hâline geliyor.

Tipik araçlar şunları yapabilir:

• İntihal ve öz-intihali belirlemek için benzerlik tespitinden (örneğin iThenticate gibi araçlar aracılığıyla) yararlanın.
• Özellikle biyomedikal araştırmalarda yinelenmiş, birleştirilmiş veya değiştirilmiş şekilleri ortaya çıkarmak için görüntü adli inceleme algoritmalarını uygulayın.
• İstatistiksel olasılığı ve tutarlılığı değerlendirin; daha yakından insan incelemesi gerektirebilecek olağandışı örüntüleri işaretleyin.

Bu yetenekler tek başlarına usulsüzlüğü kanıtlamaz; ancak editörlere, belirli gönderimlerin dikkatli ve insan liderliğinde incelenmesini gerektirdiğine dair hayati sinyaller sağlar.

5. Veriye Dayalı Editoryal Strateji ve Dergi Yönetimi

Tek tek makalelerin ötesinde EDSS, başvurular, kararlar ve atıflara ilişkin verileri bir araya getirerek baş editörlere ve yayıncılara stratejik içgörüler sağlayabilir. Gösterge panelleri şunları gösterebilir:

• Konuya, bölgeye veya kuruma göre gönderim hacimlerindeki eğilimler.
• Zaman içinde kabul ve ret oranlarındaki kalıplar.
• Editoryal kararlar ile sonraki atıf etkisi veya indirme sayıları arasındaki ilişki.

Editörler bu bilgileri amaç ve kapsam ifadelerini geliştirmek, hakem değerlendirmesi süreçlerini düzenlemek veya yeni makale türlerini ya da özel sayıları ne zaman yayımlamaya başlatacaklarına karar vermek için kullanabilir. Böylece yapay zekâ yalnızca bireysel kararlar için değil, uzun vadeli editoryal planlama için de bir araca dönüşür.

Yapay Zekâ Destekli EDSS'nin Zorlukları ve Sınırlılıkları

Bu avantajlara rağmen yapay zekâ destekli editoryal sistemlerin fark edilmesi ve aktif biçimde yönetilmesi gereken önemli sınırlılıkları vardır.

1. Derin Bağlamsal Anlayış Eksikliği

En gelişmiş yapay zekâ modelleri bile araştırmayı insan uzmanların anladığı anlamda gerçekten “anlamaz”. Metin ve verilerdeki kalıpları tespit edebilirler, ancak akademik değerlendirmede çoğu zaman en önemli olan incelikleri kavramakta zorlanırlar.

Örneğin:

• Yapay zekâ, gerçekten yeni bir bakış açısı sunmak için tanıdık bir dil kullanan bir makalenin kuramsal özgünlüğünü fark edemeyebilir.
• Karmaşık, disiplinlerarası makaleler mevcut kategorilere tam olarak uymadıkları için yanlış sınıflandırılabilir veya değerleri düşük görülebilir.
• Alışılmadık ancak titiz yöntemler, eğitim verilerindeki geçmiş kalıplardan saptıkları için basitçe “anormal” olarak işaretlenebilir.

Bu sınırlılıklar, özellikle yüksek riskli veya sınırları zorlayan çalışmalar söz konusu olduğunda yapay zekâ önerilerinin her zaman uzman insan değerlendirmesiyle birlikte ele alınması gerektiği anlamına gelir.

2. Etik Kaygılar ve Yerleşik Önyargılar

Yapay zekâ sistemleri geçmiş verilerden öğrenir ve geçmiş veriler çoğu zaman sistemik eşitsizlikleri yansıtır. Bir EDSS belirli bölgeleri, kurumları veya konuları kayıran geçmiş editoryal kararlarla eğitilirse bu kalıpları yeniden üretebilir, hatta güçlendirebilir.

Riskler şunlardır:

• Tanınmış kurumlardan veya sık atıf alan yazarlardan gelen makalelerin, kariyerinin başındaki araştırmacılar ya da yeterince temsil edilmeyen bölgelerdeki yazarlar pahasına tercih edilmesi.
• Eğitim derlemelerinde daha az temsil edilen yeni veya Batı dışı disiplinlerdeki araştırmaların gereğinden az önerilmesi.
• Örneğin, ana dili İngilizce olmayan kişilerin yazıları otomatik dil değerlendirmeleri tarafından daha sert biçimde puanlanıyorsa cinsiyet veya dil önyargılarının yayılması.

Bu sorunları azaltmak için yayıncılar EDSS performansını düzenli olarak denetlemeli, mümkün olduğunda eğitim verilerini çeşitlendirmeli ve insan editörlerin algoritmik çıktıyı pasif biçimde kabul etmek yerine önyargıları aktif olarak düzeltmesini sağlamalıdır.

3. Yapay Zekâ Önerilerine Aşırı Güven

En büyük tehlikelerden biri yapay zekânın ne yaptığı değil, insanların ona nasıl karşılık verdiğidir. Bir sistem düzenli bir puan, renk kodlu bir risk göstergesi veya önerilen bir karar sunduğunda editörler, bu sonuç kendi yargılarıyla çelişse bile onu yetkili kabul etmeye yönelebilir.

Aşırı güven şu sonuçlara yol açabilir:

• Editörlerin, sınırda kalan durumları tam olarak değerlendirmeden yapay zekâ önerilerini sorgulamadan onaylaması.
• Sistemin değerli olarak “tanımadığı” alışılmadık veya eleştirel akademik çalışmaların reddedilmesi.
• Algoritmik normlardan sapma isteğinin azalması, entelektüel çeşitliliği ve yeniliği köreltmek.

Bu nedenle yapay zekânın rolünü tanımlayan açık politikalara ihtiyaç vardır: EDSS, karar vericiler olarak değil, danışmanlık araçları olarak ele alınmalıdır.

4. Veri Güvenliği ve Gizlilik Riskleri

Editoryal sistemler, yayımlanmamış araştırmalar, gizli değerlendirmeler ve yazar kimlikleri dâhil olmak üzere son derece hassas bilgileri işler. Yapay zekânın bu iş akışlarına entegre edilmesi; verilerin nerede saklandığı, kimlerin erişebildiği ve ne kadar güvenli korunduğu konusunda sorular doğurur.

Dergiler şunları sağlamalıdır:

• Makale verileri, GDPR gibi gizlilik düzenlemelerine uygun olarak işlenir.
• Yapay zekâ tedarikçileri, veri ihlallerini önlemek için güçlü şifreleme ve erişim kontrolleri uygular.
• Yayınlanmamış makaleler, açık rıza olmadan genel amaçlı dil modellerini veya ticari araçları uygunsuz biçimde eğitmek için kullanılmaz.

Editoryal verilerin herhangi bir şekilde ihlal edilmesi, hakem değerlendirmesine duyulan güveni zedeleyebilir ve yazarların çalışmalarını erken ifşaya veya kötüye kullanıma maruz bırakabilir.

5. Gerçekten Yeni Araştırmaları Değerlendirmede Zorluk

Yapay zekâ modelleri büyük ölçüde mevcut literatüre dayandığından, geçmiştekilere benzeyen örüntüleri tanımada en başarılıdır. Gerçekten yeni veya paradigma değiştirici çalışmalar, önceki yayınlar grafiğinde alışılmadık, düşük etkili ya da zayıf bağlantılı görünebilir.

Sonuçlar şunları içerebilir:

• Henüz bir atıf geçmişi bulunmayan dönüştürücü araştırmaların olduğundan daha değersiz değerlendirilmesi.
• Kanıt tabanının hâlâ oluşmakta olduğu hızla gelişen alanlardaki makalelerin yanlış sınıflandırılması.
• Otomatik kontrolleri geçmek amacıyla yazarlar üzerindeki yerleşik şablonlara uyma baskısının artması.

Bu, özgünlüğü ve uzun vadeli potansiyeli değerlendirmek için deneyimli insan editörlerin hâlâ vazgeçilmez olmasının bir başka nedenidir.

Editoryal Karar Vermede Yapay Zekâyı Uygulamaya Yönelik En İyi Uygulamalar

Yapay zekâ destekli EDSS’nin güçlü yönlerinden yararlanırken riskleri en aza indirmek için dergiler ve yayıncılar birkaç en iyi uygulama ilkesini izleyebilir.

1. İnsan–Yapay Zekâ Hibrit Modelini Sürdürün

Yapay zekâ, editoryal uzmanlığı desteklemeli, onun yerini almamalıdır. Dergiler şunları yapabilir:

• EDSS’yi öncelikle tarama ve hakem eşleştirme gibi rutin, yüksek hacimli görevler için kullanın.
• Tüm nihai kararların, makaleyi okumuş ve yapay zekâ çıktısını eleştirel biçimde değerlendirmiş adı belirtilmiş insan editörler tarafından alınmasını zorunlu kılın.
• Editörleri, gerekçelerini belgeleyerek haklı oldukları durumlarda yapay zekâ önerilerini geçersiz kılmaya teşvik etmek.

Bu, otomasyonun faydalarını korurken hesap verebilirliği insanların elinde tutar.

2. Şeffaflığı ve Açıklanabilirliği Sağlamak

Yazarlar ve hakemler, yapay zekânın editoryal süreçte nasıl kullanıldığını giderek daha fazla bilmek istiyor. Dergiler şunları yapmalıdır:

• Web sitelerinde ve yazar kılavuzlarında hangi yapay zekâ araçlarının hangi amaçlarla kullanıldığını açıkça açıklamak.
• Tek bir “kalite endeksi” yerine tespit edilen belirli sorunları listelemek gibi, opak puanlar sunan sistemler yerine açıklanabilir çıktılar sağlayan sistemleri tercih etmek.
• Yapay zekâ tarafından oluşturulan değerlendirmelerin kararlara nasıl katkıda bulunduğuna ilişkin kayıtları tutarak kalıpların zaman içinde incelenmesini ve iyileştirilmesini sağlamak.

3. Önyargı ve Adalet Açısından Denetlemek

Düzenli denetimler kritik öneme sahiptir. Yayıncılar şunları yapabilir:

• EDSS kullanıma alındıktan sonra kabul ve ret oranlarını bölgeler, cinsiyetler, kurumlar ve disiplinler genelinde izlemek.
• Yapay zekâ destekli kararları, bir makale örneklemi üzerinde bağımsız uzman değerlendirmeleriyle karşılaştırmak.
• Sistematik adaletsizlik tespit edildiğinde eğitim verilerini veya model parametrelerini ayarlamak.

Etik gözetim komiteleri veya danışma kurulları bu sürece rehberlik edebilir ve düzeltici eylemler önerebilir.

4. Gizli Verileri Korumak

Güçlü veri yönetişimi tartışmaya kapalıdır. Dergiler şunları yapmalıdır:

• Tanınmış güvenlik standartlarına uyan ve düzenli güvenlik testlerinden geçen tedarikçileri ve sistemleri kullanmak.
• Makale verilerine erişimi kesinlikle yetkili editörlük personeliyle ve sözleşmeli hizmet sağlayıcılarla sınırlamak.
• Açık ve bilgilendirilmiş onam olmadan gizli gönderilerin genel amaçlı yapay zekâ modellerini eğitmek için kullanılmasına karşı net politikalar oluşturmak.

5. Yapay Zekâ Sistemlerini Sürekli Güncellemek ve İzlemek

Akademik yayıncılık sürekli değişen bir alandır. Yeni makale türleri ortaya çıkar, etik standartlar gelişir ve araştırma yöntemleri değişir. Yapay zekâ araçları buna uygun şekilde güncel tutulmalıdır.

İyi uygulamalar şunları içerir:

• Modelleri güncellenmiş ve daha çeşitli verilerle düzenli olarak yeniden eğitmek.
• Yanlış pozitifler, gözden kaçan sorunlar ve kullanılabilirlik problemleri hakkında editörlerden ve hakemlerden geri bildirim toplamak.
• politika veya kılavuzlardaki değişikliklerin sistemin davranışına yansıtılmasını sağlamak için yapay zekâ geliştiricileriyle iş birliği yapmak.

Yazarlar İçin Çıkarımlar ve İnsan Düzeltmesinin Rolü

Yazarlar açısından yapay zekâ destekli EDSS’nin yükselişi, makale gönderim sürecini çeşitli şekillerde değiştiriyor. İlk olarak, makaleler artık yalnızca insan editörler ve hakemler tarafından değil, aynı zamanda yapıya, açıklığa ve teknik doğruluğa son derece duyarlı otomatik sistemler tarafından da değerlendiriliyor. Biçimlendirmesi kötü metinler, tutarsız terminoloji veya belirsiz raporlama, bir insan uzman çalışmayı okumadan çok önce uyarı işaretlerini tetikleyebilir.

Bu durum, dikkatli makale hazırlığını her zamankinden daha önemli hâle getiriyor. Yazarlar aşağıdakileri yaparak yapay zekâ taramasından ve insan değerlendirmesinden sorunsuz geçme şanslarını artırabilir:

• Derginin talimatlarını titizlikle izlemek ve bölümlerin, kaynakçanın, tabloların ve şekillerin eksiksiz ve tutarlı olmasını sağlamak.
• Yöntemleri ve verileri, araştırma soruları, analizler ve sonuçlar arasındaki bağlantıları açıkça göstererek şeffaf biçimde açıklamak.
• Dil hatalarını düzeltmek, açıklığı artırmak ve akademik üslup beklentileriyle uyum sağlamak için profesyonel akademik düzeltme ve redaksiyon hizmetlerinden yararlanmak.

Önemle belirtmek gerekir ki yapay zekâ ile yazma araçları metin taslağı hazırlamak veya metni gözden geçirmek için cazip görünse de birçok üniversite ve yayıncı artık yapay zekâ tarafından oluşturulan içeriği ve benzerlik puanlarını titizlikle inceliyor. İnsan tarafından yapılan düzeltme, benzerlik kontrollerinde veya akademik dürüstlük incelemelerinde endişe yaratabilecek sorunlu örtüşmelerin ya da yapay zekâ üslubundaki ifadelerin riskini artırmadan bir makaleyi geliştirmek için hâlâ en güvenli yoldur.

Sonuç: Yapay Zekâ Destekli EDSS’ler Ne Kadar Etkili?

Yapay zekâ destekli Editoryal Karar Destek Sistemleri, akademik yayıncılık üzerinde şimdiden derin bir etki yaratıyor. Daha hızlı ve tutarlı ön değerlendirme sağlar, hakem seçimini iyileştirir, araştırma dürüstlüğü kontrollerini destekler ve editoryal strateji için değerli veriler sunar. Dikkatle yapılandırılıp denetlendiklerinde bu alanlarda son derece etkili araçlar olduklarını kanıtlamışlardır.

Bununla birlikte, yapay zekânın belirgin sınırları vardır. Deneyimli editör ve hakemlerin nüansları ve bağlamı gözeten muhakemesinin yerini tamamen alamaz. Mevcut önyargıları içerebilir, yeniliği yanlış yorumlayabilir ve çıktıları eleştirel değerlendirme yapılmadan kabul edilirse sahte bir nesnellik duygusu yaratabilir. Kullanımı ayrıca mahremiyet, adalet ve hesap verebilirlik konusunda ciddi sorular doğurur.

En dengeli sonuç, yapay zekâ destekli EDSS’lerin insan uzmanlığının yerini almak yerine onu tamamladıklarında en etkili olduklarıdır. Bunları şeffaf biçimde uygulayan, düzenli olarak denetleyen ve nihai kararlarda insan sorumluluğunda ısrar eden dergiler, verimlilik ve akademik dürüstlük açısından önemli faydalar elde edebilir. Yazarlar ise iyi yapılandırılmış, dürüst ve titizlikle gözden geçirilmiş makaleler hazırlayarak—ideal olarak akademik ve etik standartlara saygı gösteren uzman düzeltme hizmetleri tarafından desteklenerek—uyum sağlayabilir.

Yapay zekâ, hakem değerlendirmesinin ve editoryal karar alma süreçlerinin geleceğini şüphesiz şekillendirmeye devam edecek. Temel soru, yapay zekânın sürece dâhil edilip edilmemesi değil—zaten dâhil edilmiş durumda—akademik topluluğun kullanımının akademik yayıncılığın güvenilirliğini ve adilliğini zayıflatmak yerine güçlendirmesini nasıl sağlayabileceğidir.